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Dataset statistics

Number of variables20
Number of observations636
Missing cells238
Missing cells (%)1.9%
Duplicate rows10
Duplicate rows (%)1.6%
Total size in memory2.0 MiB
Average record size in memory3.2 KiB

Variable types

URL3
Text4
DateTime3
Categorical4
Unsupported1
Numeric5

Alerts

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article_raw_content has constant value "None" Constant
article_length has constant value "1" Constant
website has constant value "https://www.kf-finances.com" Constant
scraping_date has constant value "2025-01-08 16:10:39.088103+00:00" Constant
Dataset has 10 (1.6%) duplicate rowsDuplicates
article_date_modified has 231 (36.3%) missing values Missing
article_reading_time has 7 (1.1%) missing values Missing
article_category is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
days_since_published has 12 (1.9%) zeros Zeros

Reproduction

Analysis started2025-01-08 16:10:39.622928
Analysis finished2025-01-08 16:10:45.979888
Duration6.36 seconds
Software versionydata-profiling vv4.12.1
Download configurationconfig.json

Variables

Distinct526
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Missing0
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Memory size184.5 KiB
https://www.kf-finances.com/comprendre-www-lefil-pour-une-gestion-bancaire-optimale/
 
12
https://www.kf-finances.com/comprendre-le-bareme-de-pension-alimentaire-le-dechiffrer-pour-mieux-lappliquer/
 
12
https://www.kf-finances.com/comment-optimiser-votre-experience-de-connexion-a-la-societe-generale-astuces-et-conseils-pratiques/
 
12
https://www.kf-finances.com/ou-trouver-le-code-nan-cesu/
 
12
https://www.kf-finances.com/quel-objet-peut-prendre-de-la-valeur/
 
12
Other values (521)
576 
ValueCountFrequency (%)
https://www.kf-finances.com/comprendre-www-lefil-pour-une-gestion-bancaire-optimale/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/comprendre-le-bareme-de-pension-alimentaire-le-dechiffrer-pour-mieux-lappliquer/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/comment-optimiser-votre-experience-de-connexion-a-la-societe-generale-astuces-et-conseils-pratiques/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/ou-trouver-le-code-nan-cesu/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/quel-objet-peut-prendre-de-la-valeur/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/est-il-interessant-dacheter-des-dollars/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/pourquoi-utiliser-un-comparateur-de-banques/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/comment-joindre-efficacement-harmonie-mutuelle-astuces-et-conseils/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/comment-ouvrir-un-compte-bancaire-sans-domicile-fixe/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/epsens-un-atout-indispensable-pour-les-investisseurs-avises/ 12
 
1.9%
Other values (516) 516
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www.kf-finances.com 636
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1.9%
/comment-optimiser-votre-experience-de-connexion-a-la-societe-generale-astuces-et-conseils-pratiques/ 12
 
1.9%
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1.9%
/quel-objet-peut-prendre-de-la-valeur/ 12
 
1.9%
/est-il-interessant-dacheter-des-dollars/ 12
 
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/pourquoi-utiliser-un-comparateur-de-banques/ 12
 
1.9%
/comment-joindre-efficacement-harmonie-mutuelle-astuces-et-conseils/ 12
 
1.9%
/comment-ouvrir-un-compte-bancaire-sans-domicile-fixe/ 12
 
1.9%
/epsens-un-atout-indispensable-pour-les-investisseurs-avises/ 12
 
1.9%
Other values (516) 516
81.1%
ValueCountFrequency (%)
636
100.0%
ValueCountFrequency (%)
636
100.0%
Distinct525
Distinct (%)82.5%
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Missing (%)0.0%
Memory size184.5 KiB
https://www.kf-finances.com/ou-trouver-le-code-nan-cesu/
 
12
https://www.kf-finances.com/comprendre-www-lefil-pour-une-gestion-bancaire-optimale/
 
12
https://www.kf-finances.com/comprendre-le-bareme-de-pension-alimentaire-le-dechiffrer-pour-mieux-lappliquer/
 
12
https://www.kf-finances.com/comment-optimiser-votre-experience-de-connexion-a-la-societe-generale-astuces-et-conseils-pratiques/
 
12
https://www.kf-finances.com/quel-objet-peut-prendre-de-la-valeur/
 
12
Other values (520)
576 
ValueCountFrequency (%)
https://www.kf-finances.com/ou-trouver-le-code-nan-cesu/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/comprendre-www-lefil-pour-une-gestion-bancaire-optimale/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/comprendre-le-bareme-de-pension-alimentaire-le-dechiffrer-pour-mieux-lappliquer/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/comment-optimiser-votre-experience-de-connexion-a-la-societe-generale-astuces-et-conseils-pratiques/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/quel-objet-peut-prendre-de-la-valeur/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/est-il-interessant-dacheter-des-dollars/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/pourquoi-utiliser-un-comparateur-de-banques/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/epsens-un-atout-indispensable-pour-les-investisseurs-avises/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/comment-joindre-efficacement-harmonie-mutuelle-astuces-et-conseils/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/comment-ouvrir-un-compte-bancaire-sans-domicile-fixe/ 12
 
1.9%
Other values (515) 516
81.1%
ValueCountFrequency (%)
https 636
100.0%
ValueCountFrequency (%)
www.kf-finances.com 636
100.0%
ValueCountFrequency (%)
/ou-trouver-le-code-nan-cesu/ 12
 
1.9%
/comprendre-www-lefil-pour-une-gestion-bancaire-optimale/ 12
 
1.9%
/comprendre-le-bareme-de-pension-alimentaire-le-dechiffrer-pour-mieux-lappliquer/ 12
 
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/comment-optimiser-votre-experience-de-connexion-a-la-societe-generale-astuces-et-conseils-pratiques/ 12
 
1.9%
/quel-objet-peut-prendre-de-la-valeur/ 12
 
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1.9%
/epsens-un-atout-indispensable-pour-les-investisseurs-avises/ 12
 
1.9%
/comment-joindre-efficacement-harmonie-mutuelle-astuces-et-conseils/ 12
 
1.9%
/comment-ouvrir-un-compte-bancaire-sans-domicile-fixe/ 12
 
1.9%
Other values (515) 516
81.1%
ValueCountFrequency (%)
636
100.0%
ValueCountFrequency (%)
636
100.0%
Distinct525
Distinct (%)82.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size166.5 KiB
2025-01-08T17:10:46.256271image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length105
Median length79
Mean length57.495283
Min length18

Characters and Unicode

Total characters36567
Distinct characters36
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique514 ?
Unique (%)80.8%

Sample

1st rowpret-bateau-la-solution-ideale-pour-votre-projet
2nd rowcompte-carpa-et-delais-de-reglement-astuces-pour-une-gestion-irreprochable
3rd rowcomprendre-www-lefil-pour-une-gestion-bancaire-optimale
4th rowcomprendre-le-bareme-de-pension-alimentaire-le-dechiffrer-pour-mieux-lappliquer
5th rowcomment-optimiser-votre-experience-de-connexion-a-la-societe-generale-astuces-et-conseils-pratiques
ValueCountFrequency (%)
comprendre-www-lefil-pour-une-gestion-bancaire-optimale 12
 
1.9%
comprendre-le-bareme-de-pension-alimentaire-le-dechiffrer-pour-mieux-lappliquer 12
 
1.9%
comment-optimiser-votre-experience-de-connexion-a-la-societe-generale-astuces-et-conseils-pratiques 12
 
1.9%
quel-objet-peut-prendre-de-la-valeur 12
 
1.9%
est-il-interessant-dacheter-des-dollars 12
 
1.9%
pourquoi-utiliser-un-comparateur-de-banques 12
 
1.9%
epsens-un-atout-indispensable-pour-les-investisseurs-avises 12
 
1.9%
comment-joindre-efficacement-harmonie-mutuelle-astuces-et-conseils 12
 
1.9%
comment-ouvrir-un-compte-bancaire-sans-domicile-fixe 12
 
1.9%
ou-trouver-le-code-nan-cesu 12
 
1.9%
Other values (515) 516
81.1%
2025-01-08T17:10:46.858493image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
e 5230
14.3%
- 4948
13.5%
r 2509
 
6.9%
s 2469
 
6.8%
n 2357
 
6.4%
i 2351
 
6.4%
t 2167
 
5.9%
a 2132
 
5.8%
o 2028
 
5.5%
u 1739
 
4.8%
Other values (26) 8637
23.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 36567
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 5230
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- 4948
13.5%
r 2509
 
6.9%
s 2469
 
6.8%
n 2357
 
6.4%
i 2351
 
6.4%
t 2167
 
5.9%
a 2132
 
5.8%
o 2028
 
5.5%
u 1739
 
4.8%
Other values (26) 8637
23.6%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 36567
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 5230
14.3%
- 4948
13.5%
r 2509
 
6.9%
s 2469
 
6.8%
n 2357
 
6.4%
i 2351
 
6.4%
t 2167
 
5.9%
a 2132
 
5.8%
o 2028
 
5.5%
u 1739
 
4.8%
Other values (26) 8637
23.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 36567
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 5230
14.3%
- 4948
13.5%
r 2509
 
6.9%
s 2469
 
6.8%
n 2357
 
6.4%
i 2351
 
6.4%
t 2167
 
5.9%
a 2132
 
5.8%
o 2028
 
5.5%
u 1739
 
4.8%
Other values (26) 8637
23.6%
Distinct510
Distinct (%)80.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size222.8 KiB
2025-01-08T17:10:47.402185image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length126
Median length98
Mean length75.65566
Min length20

Characters and Unicode

Total characters48117
Distinct characters89
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique491 ?
Unique (%)77.2%

Sample

1st rowPrêt bateau : La solution idéale pour votre projet ? - Kf-finances.com
2nd rowCompte Carpa et délais de règlement : astuces pour une gestion irréprochable - Kf-finances.com
3rd rowComprendre www.lefil pour une gestion bancaire optimale - Kf-finances.com
4th rowComprendre le barème de pension alimentaire : le déchiffrer pour mieux l'appliquer - Kf-finances.com
5th rowComment optimiser votre expérience de connexion à la Société Générale : astuces et conseils pratiques - Kf-finances.com
ValueCountFrequency (%)
1113
 
15.6%
kf-finances.com 580
 
8.1%
de 214
 
3.0%
les 202
 
2.8%
pour 186
 
2.6%
comment 159
 
2.2%
la 137
 
1.9%
en 126
 
1.8%
le 115
 
1.6%
un 110
 
1.5%
Other values (1280) 4197
58.8%
2025-01-08T17:10:48.230045image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
6465
13.4%
e 5098
 
10.6%
n 3503
 
7.3%
s 3013
 
6.3%
i 2881
 
6.0%
a 2555
 
5.3%
o 2536
 
5.3%
r 2443
 
5.1%
c 2329
 
4.8%
t 2137
 
4.4%
Other values (79) 15157
31.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 48117
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6465
13.4%
e 5098
 
10.6%
n 3503
 
7.3%
s 3013
 
6.3%
i 2881
 
6.0%
a 2555
 
5.3%
o 2536
 
5.3%
r 2443
 
5.1%
c 2329
 
4.8%
t 2137
 
4.4%
Other values (79) 15157
31.5%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 48117
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6465
13.4%
e 5098
 
10.6%
n 3503
 
7.3%
s 3013
 
6.3%
i 2881
 
6.0%
a 2555
 
5.3%
o 2536
 
5.3%
r 2443
 
5.1%
c 2329
 
4.8%
t 2137
 
4.4%
Other values (79) 15157
31.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 48117
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6465
13.4%
e 5098
 
10.6%
n 3503
 
7.3%
s 3013
 
6.3%
i 2881
 
6.0%
a 2555
 
5.3%
o 2536
 
5.3%
r 2443
 
5.1%
c 2329
 
4.8%
t 2137
 
4.4%
Other values (79) 15157
31.5%
Distinct520
Distinct (%)81.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 MiB
2025-01-08T17:10:48.699771image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length884
Median length731
Mean length622.5739
Min length87

Characters and Unicode

Total characters395957
Distinct characters115
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique506 ?
Unique (%)79.6%

Sample

1st rowAvez-vous comme projet l’achat d’un bateau de plaisance, d’un voilier ou d’un yacht ? Découvrez le prêt bateau, le moyen de financement idéal pour votre bateau.
2nd rowLa gestion des délais de règlement est fondamentale pour les avocats, surtout lorsqu’il s’agit des comptes Carpa. Ce compte spécifique, destiné à recevoir les fonds de tiers, doit être géré avec une rigueur absolue pour éviter tout problème juridique ou financier. Les avocats sont souvent confrontés à des défis lorsqu’il s’agit de respecter les délais de règlement imposés par leurs clients ou les tribunaux. Pour optimiser cette gestion, il faut mettre en place des astuces pratiques et efficaces. L’adoption de logiciels spécialisés peut grandement faciliter le suivi des transactions et des délais. Une communication régulière avec les clients permet de […]
3rd rowWww. lefil est une plateforme révolutionnaire qui transforme la gestion bancaire en une expérience fluide et intuitive. En centralisant toutes les informations financières, elle permet de suivre ses dépenses, d’analyser ses revenus et de planifier ses économies en temps réel. Avec des fonctionnalités avancées comme la catégorisation automatique des transactions et des alertes personnalisées, www. lefil aide à prendre des décisions éclairées pour optimiser ses finances. Que ce soit pour un particulier ou une entreprise, cette solution innovante simplifie la gestion bancaire au quotidien, rendant les opérations financières plus transparentes et accessibles. A découvrir également : Optimiser l'utilisation du chèque-portefeuille […]
4th rowLes questions de pension alimentaire peuvent souvent sembler complexes et intimidantes pour les parents en pleine séparation. La compréhension du barème de pension alimentaire est fondamentale pour garantir un soutien équitable aux enfants concernés. Ce barème, établi par les autorités judiciaires, prend en compte divers facteurs tels que les revenus des parents, le nombre d’enfants et le mode de garde. En déchiffrant ce barème, il devient plus facile de prévoir les montants à verser ou à recevoir, et d’assurer une planification financière plus sereine. Cela permet aussi d’éviter des conflits inutiles et de concentrer l’énergie sur le bien-être des enfants. […]
5th rowAccéder à vos comptes à la Société Générale peut parfois sembler complexe. Pour simplifier cette démarche, quelques astuces peuvent vous aider à naviguer plus aisément sur leur plateforme en ligne. En premier lieu, vous devez mémoriser ou noter vos identifiants et mots de passe dans un endroit sécurisé. Utiliser la fonctionnalité de double authentification est aussi recommandé pour renforcer la sécurité de vos transactions. A voir aussi : Qui se cache derrière Fortuneo ? Explorer les fonctionnalités disponibles sur l’application mobile peut grandement améliorer votre expérience. Cette application offre une interface plus intuitive et des options comme le virement instantané […]
ValueCountFrequency (%)
de 3266
 
5.5%
les 1608
 
2.7%
des 1260
 
2.1%
et 1255
 
2.1%
en 1243
 
2.1%
la 1221
 
2.1%
pour 1128
 
1.9%
à 1112
 
1.9%
le 1011
 
1.7%
un 819
 
1.4%
Other values (6701) 45319
76.5%
2025-01-08T17:10:49.457160image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
58092
14.7%
e 47629
12.0%
s 28094
 
7.1%
n 24302
 
6.1%
i 23804
 
6.0%
t 23451
 
5.9%
r 23262
 
5.9%
a 20430
 
5.2%
o 18483
 
4.7%
u 17598
 
4.4%
Other values (105) 110812
28.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 395957
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
58092
14.7%
e 47629
12.0%
s 28094
 
7.1%
n 24302
 
6.1%
i 23804
 
6.0%
t 23451
 
5.9%
r 23262
 
5.9%
a 20430
 
5.2%
o 18483
 
4.7%
u 17598
 
4.4%
Other values (105) 110812
28.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 395957
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
58092
14.7%
e 47629
12.0%
s 28094
 
7.1%
n 24302
 
6.1%
i 23804
 
6.0%
t 23451
 
5.9%
r 23262
 
5.9%
a 20430
 
5.2%
o 18483
 
4.7%
u 17598
 
4.4%
Other values (105) 110812
28.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 395957
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
58092
14.7%
e 47629
12.0%
s 28094
 
7.1%
n 24302
 
6.1%
i 23804
 
6.0%
t 23451
 
5.9%
r 23262
 
5.9%
a 20430
 
5.2%
o 18483
 
4.7%
u 17598
 
4.4%
Other values (105) 110812
28.0%
Distinct370
Distinct (%)58.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size105.3 KiB
Minimum2021-02-11 00:00:00+00:00
Maximum2025-01-08 00:56:00+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-08T17:10:49.695805image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-08T17:10:49.963449image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_date_modified
Date

Missing 

Distinct302
Distinct (%)74.6%
Missing231
Missing (%)36.3%
Memory size105.3 KiB
Minimum2022-01-09 23:11:40+00:00
Maximum2025-01-05 18:42:38+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-08T17:10:50.220566image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-08T17:10:50.488142image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_author
Categorical

Distinct19
Distinct (%)3.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size134.8 KiB
Watson
197 
Tangi
115 
Rodrigue
47 
Emmanuel
36 
Lionel004
30 
Other values (14)
211 

Length

Max length9
Median length8
Mean length6.5062893
Min length4

Characters and Unicode

Total characters4138
Distinct characters38
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.2%

Sample

1st rowLynda
2nd rowWatson
3rd rowWatson
4th rowWatson
5th rowWatson

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Watson 197
31.0%
Tangi 115
18.1%
Rodrigue 47
 
7.4%
Emmanuel 36
 
5.7%
Lionel004 30
 
4.7%
Stephen 27
 
4.2%
Justin005 26
 
4.1%
Silvere 25
 
3.9%
Gec007 23
 
3.6%
smartuser 22
 
3.5%
Other values (9) 88
13.8%

Length

2025-01-08T17:10:50.751816image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
watson 197
31.0%
tangi 115
18.1%
rodrigue 47
 
7.4%
emmanuel 36
 
5.7%
lionel004 30
 
4.7%
stephen 27
 
4.2%
justin005 26
 
4.1%
silvere 25
 
3.9%
gec007 23
 
3.6%
smartuser 22
 
3.5%
Other values (9) 88
13.8%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
n 458
 
11.1%
a 454
 
11.0%
e 317
 
7.7%
t 300
 
7.2%
o 286
 
6.9%
s 271
 
6.5%
i 258
 
6.2%
W 197
 
4.8%
g 182
 
4.4%
0 160
 
3.9%
Other values (28) 1255
30.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 4138
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 458
 
11.1%
a 454
 
11.0%
e 317
 
7.7%
t 300
 
7.2%
o 286
 
6.9%
s 271
 
6.5%
i 258
 
6.2%
W 197
 
4.8%
g 182
 
4.4%
0 160
 
3.9%
Other values (28) 1255
30.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 4138
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 458
 
11.1%
a 454
 
11.0%
e 317
 
7.7%
t 300
 
7.2%
o 286
 
6.9%
s 271
 
6.5%
i 258
 
6.2%
W 197
 
4.8%
g 182
 
4.4%
0 160
 
3.9%
Other values (28) 1255
30.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 4138
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 458
 
11.1%
a 454
 
11.0%
e 317
 
7.7%
t 300
 
7.2%
o 286
 
6.9%
s 271
 
6.5%
i 258
 
6.2%
W 197
 
4.8%
g 182
 
4.4%
0 160
 
3.9%
Other values (28) 1255
30.3%
Distinct510
Distinct (%)80.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size218.9 KiB
2025-01-08T17:10:51.215464image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length109
Median length82
Mean length60.550314
Min length23

Characters and Unicode

Total characters38510
Distinct characters89
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique491 ?
Unique (%)77.2%

Sample

1st row Prêt bateau : La solution idéale pour votre projet ?
2nd row Compte Carpa et délais de règlement : astuces pour une gestion irréprochable
3rd row Comprendre www.lefil pour une gestion bancaire optimale
4th row Comprendre le barème de pension alimentaire : le déchiffrer pour mieux l’appliquer
5th row Comment optimiser votre expérience de connexion à la Société Générale : astuces et conseils pratiques
ValueCountFrequency (%)
523
 
8.7%
de 215
 
3.6%
les 193
 
3.2%
pour 178
 
3.0%
comment 160
 
2.7%
la 138
 
2.3%
en 129
 
2.1%
le 119
 
2.0%
et 110
 
1.8%
un 108
 
1.8%
Other values (1276) 4131
68.8%
2025-01-08T17:10:52.084504image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
5975
15.5%
e 4538
11.8%
r 2481
 
6.4%
s 2401
 
6.2%
n 2340
 
6.1%
i 2319
 
6.0%
t 2147
 
5.6%
o 1985
 
5.2%
a 1964
 
5.1%
u 1704
 
4.4%
Other values (79) 10656
27.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 38510
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
5975
15.5%
e 4538
11.8%
r 2481
 
6.4%
s 2401
 
6.2%
n 2340
 
6.1%
i 2319
 
6.0%
t 2147
 
5.6%
o 1985
 
5.2%
a 1964
 
5.1%
u 1704
 
4.4%
Other values (79) 10656
27.7%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 38510
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
5975
15.5%
e 4538
11.8%
r 2481
 
6.4%
s 2401
 
6.2%
n 2340
 
6.1%
i 2319
 
6.0%
t 2147
 
5.6%
o 1985
 
5.2%
a 1964
 
5.1%
u 1704
 
4.4%
Other values (79) 10656
27.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 38510
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
5975
15.5%
e 4538
11.8%
r 2481
 
6.4%
s 2401
 
6.2%
n 2340
 
6.1%
i 2319
 
6.0%
t 2147
 
5.6%
o 1985
 
5.2%
a 1964
 
5.1%
u 1704
 
4.4%
Other values (79) 10656
27.7%

article_category
Unsupported

Rejected  Unsupported 

Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size140.1 KiB

article_views
Real number (ℝ)

Distinct455
Distinct (%)71.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1557.6934
Minimum7
Maximum2941
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size105.3 KiB
2025-01-08T17:10:52.326582image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum7
5-th percentile105
Q11027
median1638
Q32291.5
95-th percentile2823
Maximum2941
Range2934
Interquartile range (IQR)1264.5

Descriptive statistics

Standard deviation844.57727
Coefficient of variation (CV)0.54219737
Kurtosis-0.9077597
Mean1557.6934
Median Absolute Deviation (MAD)647.5
Skewness-0.31984086
Sum990693
Variance713310.76
MonotonicityNot monotonic
2025-01-08T17:10:52.581182image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
34 13
 
2.0%
147 13
 
2.0%
2767 12
 
1.9%
2855 12
 
1.9%
7 12
 
1.9%
138 12
 
1.9%
2941 12
 
1.9%
215 12
 
1.9%
2752 12
 
1.9%
2823 12
 
1.9%
Other values (445) 514
80.8%
ValueCountFrequency (%)
7 12
1.9%
34 13
2.0%
46 1
 
0.2%
49 2
 
0.3%
52 1
 
0.2%
67 1
 
0.2%
83 1
 
0.2%
105 2
 
0.3%
110 1
 
0.2%
125 1
 
0.2%
ValueCountFrequency (%)
2941 12
1.9%
2855 12
1.9%
2823 12
1.9%
2767 12
1.9%
2752 12
1.9%
2741 1
 
0.2%
2732 1
 
0.2%
2724 1
 
0.2%
2679 1
 
0.2%
2660 1
 
0.2%

article_reading_time
Real number (ℝ)

Missing 

Distinct20
Distinct (%)3.2%
Missing7
Missing (%)1.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean5.7440382
Minimum2
Maximum51
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size105.3 KiB
2025-01-08T17:10:52.810249image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile3
Q13
median4
Q36
95-th percentile16
Maximum51
Range49
Interquartile range (IQR)3

Descriptive statistics

Standard deviation5.6585134
Coefficient of variation (CV)0.98511069
Kurtosis15.557995
Mean5.7440382
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness3.7573441
Sum3613
Variance32.018774
MonotonicityNot monotonic
2025-01-08T17:10:53.020319image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=20)
ValueCountFrequency (%)
4 203
31.9%
3 162
25.5%
5 73
 
11.5%
6 62
 
9.7%
7 27
 
4.2%
2 26
 
4.1%
29 24
 
3.8%
8 20
 
3.1%
12 12
 
1.9%
16 4
 
0.6%
Other values (10) 16
 
2.5%
(Missing) 7
 
1.1%
ValueCountFrequency (%)
2 26
 
4.1%
3 162
25.5%
4 203
31.9%
5 73
 
11.5%
6 62
 
9.7%
7 27
 
4.2%
8 20
 
3.1%
9 2
 
0.3%
10 3
 
0.5%
11 2
 
0.3%
ValueCountFrequency (%)
51 1
 
0.2%
29 24
3.8%
27 1
 
0.2%
26 1
 
0.2%
23 1
 
0.2%
22 1
 
0.2%
16 4
 
0.6%
15 1
 
0.2%
13 3
 
0.5%
12 12
1.9%

article_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size133.2 KiB
None
636 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters2544
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 636
100.0%

Length

2025-01-08T17:10:53.218407image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-08T17:10:53.387462image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 636
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 636
25.0%
o 636
25.0%
n 636
25.0%
e 636
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2544
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 636
25.0%
o 636
25.0%
n 636
25.0%
e 636
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2544
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 636
25.0%
o 636
25.0%
n 636
25.0%
e 636
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2544
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 636
25.0%
o 636
25.0%
n 636
25.0%
e 636
25.0%

article_raw_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size133.2 KiB
None
636 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters2544
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 636
100.0%

Length

2025-01-08T17:10:53.553530image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-08T17:10:53.717066image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 636
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 636
25.0%
o 636
25.0%
n 636
25.0%
e 636
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2544
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 636
25.0%
o 636
25.0%
n 636
25.0%
e 636
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2544
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 636
25.0%
o 636
25.0%
n 636
25.0%
e 636
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2544
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 636
25.0%
o 636
25.0%
n 636
25.0%
e 636
25.0%

article_length
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size131.4 KiB
1
636 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters636
Distinct characters1
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 636
100.0%

Length

2025-01-08T17:10:53.886116image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-08T17:10:54.054626image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 636
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 636
100.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 636
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 636
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 636
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 636
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 636
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 636
100.0%

days_since_published
Real number (ℝ)

Zeros 

Distinct289
Distinct (%)45.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean354.32233
Minimum0
Maximum1427
Zeros12
Zeros (%)1.9%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size105.3 KiB
2025-01-08T17:10:54.239296image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile3
Q124
median328
Q3620
95-th percentile902
Maximum1427
Range1427
Interquartile range (IQR)596

Descriptive statistics

Standard deviation337.45872
Coefficient of variation (CV)0.95240602
Kurtosis-0.17135193
Mean354.32233
Median Absolute Deviation (MAD)301
Skewness0.69619451
Sum225349
Variance113878.39
MonotonicityNot monotonic
2025-01-08T17:10:54.484392image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
3 62
 
9.7%
17 40
 
6.3%
31 30
 
4.7%
10 24
 
3.8%
24 19
 
3.0%
710 13
 
2.0%
0 12
 
1.9%
38 11
 
1.7%
421 8
 
1.3%
482 7
 
1.1%
Other values (279) 410
64.5%
ValueCountFrequency (%)
0 12
 
1.9%
3 62
9.7%
7 1
 
0.2%
10 24
 
3.8%
11 2
 
0.3%
12 1
 
0.2%
16 1
 
0.2%
17 40
6.3%
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article_views_daily
Real number (ℝ)

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Quantile statistics

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Descriptive statistics

Standard deviation83.060498
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2025-01-08T17:10:54.983093image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
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article_views_monthly
Real number (ℝ)

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Quantile statistics

Minimum48.739496
5-th percentile73.529032
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median118.7921
Q31035
95-th percentile4705
Maximum20557.5
Range20508.761
Interquartile range (IQR)950.8165

Descriptive statistics

Standard deviation2491.8149
Coefficient of variation (CV)2.3259368
Kurtosis29.26363
Mean1071.3167
Median Absolute Deviation (MAD)42.63289
Skewness4.8053145
Sum681357.44
Variance6209141.7
MonotonicityNot monotonic
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Histogram with fixed size bins (bins=50)
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Other values (511) 516
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URL

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Constant 

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Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

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Missing values

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A simple visualization of nullity by column.
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Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2025-01-08T17:10:45.866356image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

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